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ARC Creator 是一个专为科研领域设计的结构化数据管理工具，严格遵循德国国家研究数据基础设施植物科学联盟（nfdi4plants）制定的 ARC（Annotated Research Context）规范 v3.0.0。该 Skill 通过交互式对话流程，引导研究人员系统化地创建符合 FAIR 原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）的数字研究对象。

核心用法涵盖七个递进阶段：首先设置 Investigation（研究项目）基础元数据，包括标识符、标题和描述；随后创建 Studies（研究）记录实验材料、生长条件和样本来源；接着定义 Assays（检测）记录蛋白质组学、转录组学等实验数据及其技术平台；可选的 Workflows（工作流）和 Runs（运行结果）阶段支持计算分析流程的文档化；最后完善联系人信息与文献引用，并通过 Git 进行版本控制，支持一键同步至 DataHUB 平台。

显著优点在于其标准化的数据组织架构，确保研究数据从产生到发布的全流程可追溯性；原生集成 Git 和 Git LFS，天然支持大文件版本控制；交互式引导降低了复杂元数据标准的学习门槛；生成的 ARC 结构可直接用于学术期刊的数据提交，满足越来越多的数据可用性要求。

潜在局限包括：严格依赖 ARC Commander CLI 工具，若未安装则功能受限；采用特定领域的 ISA（Investigation-Study-Assay）模型，对非生物/非植物科学领域的适应性有限；交互式流程虽然友好，但对于大规模批量创建可能效率较低；作为 T3 来源的个人项目，长期维护和支持存在不确定性。

适合群体主要包括：生命科学特别是植物科学领域的研究者，需要管理复杂多组学数据的生物信息学团队，追求 FAIR 数据合规性的学术机构，以及希望建立标准化数据管理流程的联合实验室。

使用风险方面，需注意 Git LFS 对大文件的追踪配置，避免误将大型原始数据文件直接提交至普通 Git 仓库导致性能问题；DataHUB 同步需要妥善保管 Personal Access Token，防止凭证泄露；在 Windows 环境下使用需注意路径空格处理；虽然 Skill 本身不执行危险操作，但生成的脚本涉及文件系统操作，建议在执行前确认路径参数的正确性。